基于SVM的文本分类系统设计与实现任务书

 2021-08-20 00:27:16

1. 毕业设计（论文）主要目标：

深入理解并实现机器学习算法--SVM，并运用SVM进行文本分类，图像分类等实验

2. 毕业设计（论文）主要内容：

1、理解SVM深度学习算法的设计原理；2、编码实现SVM深度学习算法；3、基于公共数据平台，做大量的实验，记录整理实验数据；4、基于上述实验数据，分析SVM算法的优缺点。

3. 主要参考文献

  1. 《数据挖掘中的新方法：支持向量机》，邓乃扬 田英杰 著；
  2. 《支持向量机--理论、算法和扩展》，邓乃扬 田英杰 著；
  3. 张学工. 关于统计学习理论与支持向量机[J]. 自动化学 报, 2000, 26(1): 32-41.ZHANG Xue-gong. Statistical learning theory and support vector machines[J]. Acta Automatica Sinica, 2000, 26(1): 32-41.
  4. 刘晓亮, 丁世飞. SVM用于文本分类的适用性[J]. 计算机 工程与科学, 2010, 32(6): 106-108.LIU Xiao-liang, DING Shi-fei. Appropriateness in applying SVMs to text classification[J]. Computer Engineering and Science, 2010, 32(6): 106-108.
  5. 支持向量机系列，pluskid：http://blog.pluskid.org/?page_id=683；
  6. http://www.360doc.com/content/07/0716/23/11966_615252.shtml；
  7. 数据挖掘十大经典算法初探；
  8. 《模式识别支持向量机指南》，C.J.C Burges 著；
  9. 《统计学习方法》，李航著(第7章有不少内容参考自支持向量机导论一书，不过，可以翻翻看看)；
  10. 《统计自然语言处理》，宗成庆编著，第十二章、文本分类；
  11. SVM入门系列，Jasper：http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html；
  12. 斯坦福大学机器学习课程原始讲义：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2012/05/08/2489725.html；
  13. 斯坦福机器学习课程笔记：http://www.cnblogs.com/jerrylead/tag/Machine Learning

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